\begin{section}{Conclusiones}

Luego de haber analizado los resultados obtenidos de las mediciones realizas, pudimos arribar a varias conclusiones:

\begin{itemize}

	\item Como primera conclusión, debemos señalar que hay una linea muy delgada entre considerar una matriz singular o no singular. Hay una directa relación entre esto y el valor de tolerancia para el cual un número de muy pequeño valor sea considerado o no como un cero. Los errores en las operaciones producidos la utilización de aritmética finita juegan el papel fundamental a la hora de plantear la estrategia para afrontar la comptencia de la Guerra Lineal ya que de no haber errores de aproximación cualquier estrategia seria igual de ineficiente.
	\item Contrario a nuestro primer enfoque, el algorítmo de Eliminación Gaussiana con pivoteo parcial utilizado para hallar la matriz inversa del disparo enemigo es muy efectivo para matrices de dimensión media a pesar de que la matriz esté mal condicionada. Esto es un buen resultado ya que, a pesar de ser un algoritmo muy sencillo de implementar, puede utilizarse para situaciones malas en las que hay cierta tolerancia a error.
	\item Podemos concluir que nuestra estrategia de defensa resulto ser bastante eficiente, habiendo sido burlada en pocos casos para dimenciones mayores a 15. Sin embargo fue nuestra entrategia de ataque el punto débil de nuestro Cañon Warp, donde si bien fue mas efectivo que el ataque de los enemigos contra los que nos medimos en combate, no alcanzó una efctividad marcada. Esto podría haber mejorado de haberle dado un enfoque distinto a la resulución de las ecuaciones lineales, por ejemplo habiendo utilizado el algoritmo QR que se sabe mucho mas robusto para matrices mal condicionadas . Sin embargo creemos que la relacion entre partidas ganadas y perdidas es positivo, validando lo anteriormente dicho sobre el algoritmo utilizado para el calculo de la matriz inversa.

\end{itemize}

\end{section}
